Was sind die Best Practices und Standards für die CFD-Fehlerschätzung und -weitergabe? (2024)

CFD-Fehler können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Modellierungsannahmen, Diskretisierungsschemata, numerischen Algorithmen, Rand- und Anfangsbedingungen und Codeimplementierung. Diese Fehler können in drei Typen eingeteilt werden: Abschneidefehler, Rundungsfehler und Iterationsfehler. Der Kürzungsfehler ist die Differenz zwischen der exakten Lösung der zugrunde liegenden Gleichungen und der diskreten Näherung. Rundungsfehler ist der Genauigkeitsverlust aufgrund endlicher Computerarithmetik. Der Iterationsfehler ist die Differenz zwischen der konvergenten Lösung und der exakten diskreten Lösung.

Um die Fehler bei CFD zu quantifizieren, können Sie verschiedene Methoden verwenden, z. B. analytische, experimentelle oder numerische. Analytische Methoden beinhalten die Ableitung von Fehlergrenzen oder Formeln auf der Grundlage mathematischer Analysen. Experimentelle Methoden beinhalten den Vergleich von CFD-Ergebnissen mit experimentellen Daten oder anderen validierten Lösungen. Numerische Methoden umfassen die Durchführung von Rasterverfeinerungsstudien, die Verifizierung von Lösungen oder die Quantifizierung von Unsicherheiten. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, abhängig von der Verfügbarkeit von Daten, Ressourcen und Annahmen.

Um die Fehler in CFD auf die gewünschten Ausgaben wie Kräfte, Momente oder Koeffizienten zu übertragen, können Sie verschiedene Methoden verwenden, z. B. Sensitivitätsanalyse, adjungierte Methoden oder Monte-Carlo-Methoden. Bei der Sensitivitätsanalyse werden die partiellen Ableitungen der Outputs in Bezug auf die Inputs oder Parameter berechnet. Adjungierte Methoden beinhalten das Lösen eines linearen Gleichungssystems, das die Ausgaben mit den Eingaben oder Parametern in Beziehung setzt. Monte-Carlo-Methoden beinhalten die Stichprobenentnahme der Eingaben oder Parameter aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung und die Berechnung der Statistiken der Ausgaben.

Um die Qualität und Glaubwürdigkeit der CFD-Ergebnisse zu gewährleisten, sollten Sie sich an Best Practices und Standards halten, wie sie von der AIAA und der ERCOFTAC empfohlen werden. Dazu gehören die Definition von Zielen und Umfang, die Auswahl geeigneter Modelle und Parameter, die Durchführung von Rasterverfeinerungsstudien und die Verifizierung von Lösungen, der Vergleich von CFD-Ergebnissen mit experimentellen Daten oder anderen validierten Lösungen, die Durchführung von Unsicherheitsquantifizierungen und -ausbreitungen sowie die Berichterstattung über die Ergebnisse mit klarer und konsistenter Terminologie und Formaten. Die Befolgung dieser Richtlinien kann das Vertrauen in Ihre CFD-Ergebnisse stärken und dazu beitragen, sie effektiv an die Stakeholder zu kommunizieren.

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